بررسی تأثیر سیگنال‌های اقلیمی بر بارندگی استان همدان با استفاده از روش‌های تحلیل عاملی و رگرسیون چند متغیره

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان همدان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،

چکیده

در این تحقیق با استفاده از روش تحلیل عاملی و رگرسیون خطی چند‌متغیره، اثر چند سیگنال‌ اقلیمی بر روی مقادیر حداکثر و فراوانی بارندگی های یک ، دو و سه روزه و همچنین بارش ماهانه استان همدان، طی دوره آماری 2013-1977، مورد ارزیابی قرار گرفت. برای تعیین میزان تأثیر‌‌پذیری ویژگی‌های بارندگی، آمار ایستگاه‌های هواشناسی سینوپتیک، کلیماتولوژی و بارانسنجی به همراه داده های شاخص‌های اقلیمی، جمع‌آوری و مورد تجزیه‌تحلیل قرار گرفت. برای ارزیابی میزان دقت مدل‌ها و تأثیر‌پذیری ویژگی‌های بارندگی از سیگنال‌های اقلیمی، دوره های آماری، 2003-1977 و 2013-2003 بعنوان دوره های واسنجی و صحت‌سنجی انتخاب شدند. نتایج حاصل از بررسی اثر 16 سیگنال اقلیمی منتخب بر ویژگیهای بارندگی در استان همدان نشان ‌می‌دهد که بیش‌ترین تأثیر در ماههای مهر، آبان، آذر، بهمن، فروردین و اردیبهشت‌ماه است. در فصل پاییز تأثیر سیگنال‌های اقلیمی: MEI، NINO4، NINO3.4، NINO3،NINO1+2 و ONI بر روی بارش بیش از سایر سیگنال‌های اقلیمی مورد مطالعه بوده است. همچنین بررسی حداکثر بارندگی 1، 2، 3روزه و فراوانی روزهای با بارندگی 1 و 2روزه، نشان می‌دهد که در ماه‌های مختلف بیش‌ترین تأثیر‌پذیری از سیگنال‌های اقلیمی: MEI، NINO4،NINO3.4 ، NINO3،NINO1+2 و ONI می باشد .

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

The effect of several climatic signals on rainfall features using factor analysis and multivariate regression methods (Case of Hamadan province, Iran)

نویسنده [English]

  • Hadi Nazaripouya
Agriculture and Natural Resources Research and Education Center of Hamedan
چکیده [English]

In this study, the effects of 16 selected climatic signals on several rainfall features including maximum and the frequency of one, two, three-days rainfall and the total monthly amount in Hamadan province, Iran was evaluated using the factor analysis and multivariate regression methods. Rainfall data of raingauges, synoptic and climatology stations during the period of 1977-2013 were collected. The statistical periods of 1977-2002, and 2003-2013 were selected as the calibration and validation periods, respectively. The results showed the most significant effect of climatic signals in October, November, December, February, April and May. In autumn, among the study signals, the effect of climatic signals MEI, NINO4, NINO3.4, NINO3, NINO1 + 2 and ONI on selected rainfall features were more significant than others. Also, the findings revealed that maximum rainfall of 1, 2, 3 days, and the frequency of 1 and 2 rainy days, have the highest correlation with MEI, NINO4, NINO3.4, NINO3, NINO1 + 2 and ONI, climatic signals.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Climatic signals
  • Rainfall
  • Regression
  • Hamedan
Azimi, M., Tajrishi, M., Abrishamchi, A. 2009. Prediction of Dez dam runoff season using large climatic signals. The 9th Iranian Hydraulic Conference, Iran. Tarbiat Modarres University. (In Farsi).
Choubin, B., Khalighi Sigaroodi, S., Malekian, A. 2016. Impacts of Large-Scale Climate Signals on Seasonal Rainfall in the Maharlu-Bakhtegan Watershed. Journal of Range and Watershed Managment, 69(1), 51-63. (In Farsi)
Erfanian, M., Ansari, H., Alizadeh, A. 2013. Prediction of rainfall and monthly average temperature using Teleconnection Patterns and artificial neural networks (Case study: Mashhad Synoptic station). Journal of arid regions geographic studies, 3(11), 53-73. (In Farsi)
Fatehi Marj, A., Borhani Darian, A., Mahdian, M. H. 2006. Forecasting Seasonal Rainfall Using Teleconnection Pattern Case Study: Orumiyeh Lake Basin. JWSS - Journal of Water and Soil Science, 10(3), 45-58. (In Farsi)
Hejazizadeh, Z., Fatahi, E., Saligheh, M., Arsalani, F. 2013. Study on the impact of climate signals on the precipitation of the central of iran using artificial neural network. Journal of Geographical sciences, 13 (29), 75-89. (In Farsi).
Jin, Y. H., Kawamura, A., Jinno, K., Berndtsson, R. 2005. Detection of ENSO‐influence on the monthly precipitation in South Korea. Hydrological Processes: An International Journal, 19(20), 4081-4092.
Mohammadi, M., Karami, H., Farzin, S., Farokhi, A. 2017. Prediction of Monthly Precipitation Based on Large-scale Climate Signals Using Intelligent Models and Multiple Linear Regression (Case Study: Semnan Synoptic Station). Iranian journal of Ecohydrology, 4(1), 201-214. (In Farsi).
Nazaripouya, H., Khosroshahi, M. 2013.  Determining most appropriate meteorological drought index for evaluation of drought in Hamedan province. Iranian journal rangelands and desert research, 20(4), 625-633. (In Farsi).
Nazemosadat, M. J., Shirvani, A. 2005. Prediction of Persian Gulf Sea surface temperature using multiple regressions and principal components analysis. Journal of Water and Soil Science, 9(3),1-11. (In Farsi).
Nikzad, M., Behbahani, S. M., Rahimi, A., 2011. Evaluation of large-scale signals and temperature of Persian Gulf and Red Sea water levels in prediction of drought by artificial neural network in Khuzestan province. National Conference on Water Resources Research in Iran. (In Farsi).
Rooygar, H., Golyan, S. 2014. Investigation of relationship between largscal climatic indices and monthly rainfall and average montly discharge in Golestan dam basin. Eighth national congress of civil engineering, Babol. (In Farsi)
Thompson, D. W., Wallace, J. M. 2000. Annular modes in the extratropical circulation. Part I: Month-to-month variability. Journal of climate, 13(5), 1000-1016.
Wallace, J. M., Gutzler, D. S. 1981. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Monthly weather review, 109(4), 784-812.
Wang, C., Enfield, D. B. 2001. The tropical Western Hemisphere warm pool. Geophysical research letters, 28(8), 1635-1638.
Zahraie, B., Karamouz, M. 2004. Seasonal precipitation prediction using large scale climate signals. In Critical Transitions in Water and Environmental Resources Management, 1-10.